Análisis CHAID: Qué es, características y cómo se realiza

El análisis CHAID fue desarrollado con la finalidad de segmentar una población en categorías hasta que no haya más variables predictoras de importancia o se satisfaga algún criterio determinado.

En este artículo te presentaremos en qué consiste exactamente, cuáles son sus características y cómo puedes desarrollarlo.

¿Qué es el análisis CHAID?

El análisis CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) es una herramienta utilizada como técnica de segmentación de mercado para descubrir la relación entre las variables de respuesta categóricas, así como qué características definen a determinados grupos y perfilar qué variables específicas tienen un mayor impacto en la diferenciación de los grupos.

El análisis está basado en la prueba de Chi-cuadrado, encuentra patrones en datos que tienen muchas variables categóricas, crea segmentos y luego presenta los datos en una representación visual.

Los análisis tipo CHAID se utilizan para segmentar diferentes grupos de clientes. Esta técnica examina cómo podrían responder a una estrategia de mercado y analiza los datos en función de los atributos de cada grupo. 

Conociendo algunas características de los clientes, el análisis CHAID puede construir un árbol que divide el conjunto de datos a lo largo de la variable elegida, y muestra el efecto de las características sobre la probabilidad de respuesta a la estrategia.

Importancia del análisis CHAID

Una de las razones para usar el análisis CHAID es que divide el mercado en función del tamaño o la capacidad de respuesta de cada categoría. 

Esta técnica no contiene ecuaciones. En cambio, es visual, lo que facilita su comprensión, ayudando a segmentar el mercado a través de una representación visual directa.

Esta segmentación facilita la clasificación de los recursos de investigación de mercado y marketing según su prioridad, y puede analizar la tasa de respuesta del nodo según un punto de referencia determinado. 

A continuación, se analiza según el tamaño. De este modo, puedes determinar a qué debes dedicar más recursos. 

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5 características del análisis CHAID

A continuación te presentaremos 5 características del análisis CHAID:

  • Modelo predictivo. El análisis construye un modelo de análisis predictivo, o de árbol, para ayudar a determinar cómo se combinan mejor las variables para explicar el resultado en la variable dependiente dada.
  • Datos nominales, ordinales y continuos. En este análisis se pueden utilizar datos nominales, datos ordinales y continuos, en los que los predictores continuos se dividen en categorías con aproximadamente el mismo número de observaciones. El análisis CHAID no requiere que los datos estén distribuidos normalmente.
  • Tabulaciones cruzadas. El análisis crea todas las tabulaciones cruzadas posibles para cada predictor categórico hasta que se consigue el mejor resultado y no se puede realizar ninguna otra división.  
  • Árbol de decisión. En el análisis CHAID podemos ver visualmente las relaciones entre las variables divididas y el factor relacionado asociado dentro del árbol. 
  • Nodos. El análisis divide el objetivo en dos o más categorías que se denominan nodos iniciales, o padres, y luego los nodos se dividen mediante algoritmos estadísticos en nodos hijos. 

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¿Cómo realizar un análisis CHAID?

El análisis puede realizarse utilizando una variedad de entradas que incluyen escalas (por ejemplo, calificación de satisfacción de 1 a 10) así como preguntas categóricas (por ejemplo, datos demográficos de la empresa). 

El análisis CHAID solo puede realizarse si las variables producen una división estadísticamente significativa en la muestra de investigación. Dado que la muestra se divide repetidamente, la técnica funciona mejor si se utilizan muestras de gran tamaño.

La primera categoría de predictores que utiliza el análisis Chi-Square Automatic Interaction Detector para dividir la muestra es el predictor que más se asocia con la variable de respuesta, es decir, da los grupos de encuestados más diferenciados.

El “árbol de decisión” se sigue construyendo dividiendo la base de clientes hasta que el algoritmo ya no encuentra ningún predictor significativamente discriminante. 

El análisis CHAID tiene la ventaja de proporcionar detalles sobre los niveles generales en cada etapa del “árbol de decisión”. Como el análisis se utiliza para identificar grupos específicos y las características que comparten, sus aplicaciones son múltiples.

Componentes del árbol de decisión en el análisis CHAID

En el análisis tipo CHAID, los componentes del árbol de decisión son los siguientes:

  • Nodo raíz. Es el que representa la variable dependiente o de destino.
  • Nodos padres. Son las categorías derivadas de la variable objetivo por parte del algoritmo.
  • Nodos hijos. Son las categorías que se encuentran por debajo de las categorías de los padres.
  • Nodo terminal: Es la categoría que presentó una menor influencia en la variable dependiente.

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Conclusión

Ahora que ya conoces en qué consiste el análisis CHAID y cómo puedes llevarlo a cabo, probablemente te gustaría conocer otras metodologías y técnicas para desarrollar tu investigación de forma más práctica y precisa.

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